User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 9
 Downloands 4
Evrişimli sinir ağı kullanarak çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme
2023
Journal:  
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
Author:  
Abstract:

Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana (LDR) sahip görüntülerden yüksek dinamik alana (HDR) sahip tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme (MEF) denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme (DL) modellerinden evrişimli sinir ağı (CNN) kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk adımda CNN modeli kullanılarak kaynak görüntülerden birleştirme haritası (fmap) elde edilmiştir. Birleştirilmiş görüntülerde testere-dişi etkisini ortadan kaldırmak için fmap üzerinde ağırlıklandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ağırlıklandırılmış fmap kullanılarak her tarafı iyi pozlanmış birleştirilmiş görüntüler oluşturulmuştur. Önerilen yöntem literatürde yaygın olarak kullanılan MEF veri setlerine uygulanmış ve elde edilen birleştirilmiş görüntüler kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem ve diğer iyi bilinen görüntü birleştirme yöntemleri, görsel ve niceliksel değerlendirme açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen tekniğin uygulanabilirliğini göstermektedir.

Keywords:

Combining multi-posmable image using the evolutionary nerve network
2023
Author:  
Abstract:

The methods of obtaining a single image with a high dynamic area (HDR) from images with two or more low dynamic spaces (LDR) of the same scene are called multi-posmable image combination (MEF). This study proposed a new method using the evolutionary nervous network (CNN) from the deep learning (DL) models for MEF. In the proposed method in the first step, a combination map (fmap) from the source images was obtained using the CNN model. The weighting process on fmap has been carried out in combined images to eliminate the testere-bone effect. Then we created well exposed combined images on all sides using the weighted fmap. The recommended method was evaluated using quality metrics of the combined images applied and obtained to the MEF data sets that are widely used in literature. The recommended method and other well-known methods of image combination are compared in terms of visual and quantitative assessment. The results obtained indicate the applicability of the developed technique.

Keywords:

0
2023
Author:  
Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

Field :   Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 2.369
Cite : 6.278
2023 Impact : 0.094
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi